你们还记得pi吗。感觉都是非常遥远的日子了。那时候它是对话最人性化的AI。而今天，它看起来只做英语教育。 我居然在我的收藏夹里翻出来这段尘封的往事。

alin讲部署真的超级细致。超级小白。

最近我让模型写过一个某件事的经验文档，并要求它更新，阅读，但是它为什么每次都想不起来遇到问题先去看这个文档？ 我问了它这个问题，它每次都给我更新一遍文档和相关的skill，然后下次还犯。 我感觉，有点，无计可施。

你们都是如何让AI醒过来的时候拥有记忆？读claude.md吗？ 还是，在你们电脑里，它就没睡过。

大清早的，就听见同事们热烈讨论，尘白禁区停服了。尘白禁区是什么呢，就是国内拿了版号的二次元游戏的尺度下限，和小黄油只有一线之隔。 所以有时候我真的觉得国内的审查尺度很大。

各种教育历史故事AI转视频的技能，真的是效果越来越好了。问题在于，当我们把历史故事、科学故事变成是有趣而充满戏剧性的时候，它们表达不出来的点、而人类历史上的老师希望孩子们能知道的点，是什么，在哪里？

很有意思的分析。

我终于理解为什么要用耳机和话筒+语音输入来和模型沟通了。 我太I了，让我说话，感觉得做好几重心理建设。 所以天然反对说出声来。 我连听到微信语音都会咯噔一下。 但是，这两天打字矫正cc的代码，我的手已经废掉了。 感觉是网恋的时候都没打这么多字啊。 还是得说话才行。

有一种野路子发现正规军教程的感觉。

讲真，你这个技巧，我觉得应该高亮一下。

因为看到antigravity可能需要升级了，我鬼使神差的点了升级，顺手就让它来做我本来正在做的记忆升级系统。 然后获得了一些新鲜的体验： 它们其实是不能互相理解的。 虽然我也不知道不理解的到底是antigravity这层，还是模型这层，但是，他们其实的确是不能理解彼此的代码习惯。 所以

如果是学习，而不是工作，我们可能要用差模型来练就自己思考，而不是用好模型得到结果？但是两者可能要进行对比？ 这背后的逻辑是：如果模型太好了，我们很有可能会无法评价我们产出的东西的好坏，而失去评价体系的建立。 当我们的产出我们无法评价的时候，产出的主体，还是我们吗？

这个真的好有意思啊

最近抖音上刷到不少AI生成的真人剧，包括灌篮高手，仙剑奇侠传，王者荣耀，凡人修仙传等等，都好真啊。 都好真啊。 我真的好想知道他们是怎么做出来的。真的太真了。 朋友们有推荐的教程吗。

讲真，我现在怀疑，女性更新memory和男性更新memory的感受可能完全不一样。但我就是怀疑。持续观察下人类。

今天看了一下介绍，略有点惊呆：这个东西，和它以前的AI助手，有什么区别？所以，它为什么换个名字的情况下，还需要内测？ 等过几天测试了再看看。

上进，勤奋，务实，去做有限资源下的竞争，感觉都是农耕文明的特质。有A面，就有B面。/狗头。

看到一篇报道，可太有意思了。人类世界的信息世界逐步被污染。 还是去做做手工劳动吧。 Utrecht大学Thomas Walther团队分析了34本金融期刊的41,489篇文章，ChatGPT发布后，学术论文中AI写作痕迹增多，可读性下降；非英语国家和低排名期刊使用AI更明显。